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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| AI | 2021-02-12 15:10 |
ONLINE | オンライン開催 | 非対称カーネル関数を用いた時系列データに対するカーネル密度推定の適用 ○深井 颯・山崎啓介・本村陽一（産総研）  AI2020-33 |
標本データから母集団の確率密度を推定する手法として，カーネル関数を用いたカーネル密度推定法がよく用いられる．しかし本手法... [more] | AI2020-33 pp.56-59 |
| PRMU, MVE (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2014-01-23 11:40 |
大阪 | 大阪大学豊中キャンパス 基礎工学部国際棟 | ［特別講演］介護・看護サービス現場のコトの共感と共生 ○西村拓一・渡辺健太郎・本村陽一（産総研） PRMU2013-99 MVE2013-40 |
[more] | PRMU2013-99 MVE2013-40 pp.59-63 |
| NC, MBE (併催) |
2011-03-07 17:15 |
東京 | 玉川大学 | ベイジアンネットを導入したベイズ推定法による幼児の行動認識精度の改善 ～ 超音波センサとカメラ画像による実験評価 ～ ○石川詔三（電通大）・本村陽一・西田佳史（産総研）・庄野 逸（電通大） NC2010-150 |
近年のセンサ技術の向上によって，人間の日常生活行動を観測することが可能になりつつある． 観測データの理解のためには，セ... [more] |
NC2010-150 pp.137-142 |
| IBISML | 2010-06-15 16:20 |
東京 | 東大武田ホール | 2重潜在クラスモデルとベイジアンネットを結合した小売サービスにおける顧客購買行動モデリング ○石垣 司・竹中 毅・本村陽一（産総研） IBISML2010-24 |
(事前公開アブストラクト) 本発表では、2階層の潜在変数を仮定した潜在クラスモデルとベイジアンネットを利用した顧客行動の... [more] | IBISML2010-24 pp.167-173 |
| NC, MBE (併催) |
2010-03-11 09:25 |
東京 | 玉川大学 | 確率的潜在意味解析を用いた大規模ID-POSと顧客アンケートの統合利用による顧客－商品の同時カテゴリ分類 ○石垣 司・竹中 毅・本村陽一（産総研） NC2009-160 |
[more] | NC2009-160 pp.425-430 |
| NC, MBE (併催) |
2010-03-11 09:50 |
東京 | 玉川大学 | 国際生活機能分類を用いた日常生活プロトコルデータの正規化に基づく生活機能構造のモデル化と理解 ○白石康星（東京理科大/産総研）・西田佳史・本村陽一（産総研）・大川弥生（国立長寿医療センター）・溝口 博（東京理科大/産総研） NC2009-161 |
日常生活支援技術を開発するためには,人間の生活機能の構造の理解が必要である．生活機能構造理解のためには生活機能の記述方法... [more] | NC2009-161 pp.431-436 |
| NC | 2010-01-19 13:55 |
北海道 | 北海道大学、百年記念会館 | 想定状況と現実状況における食事メニュー嗜好の差異の分析 ○麻生英樹・本村陽一（産総研）・小野智弘（KDDI研） NC2009-85 |
ユーザの嗜好をモデル化することは，個人化されたサービスの提供のために重要な課題である，嗜好の状況依存性を考慮したユーザの... [more] | NC2009-85 pp.83-88 |
| MI | 2009-07-15 13:45 |
東京 | 産総研臨海副都心センター 別館11F 会議室１ | ［チュートリアル講演］ベイジアンネットワークによる大規模データからのモデリング ○本村陽一（産総研） MI2009-48 |
[more] | MI2009-48 pp.45-50 |
| NC, MBE (併催) |
2009-03-13 13:25 |
東京 | 玉川大学 | Tree Augumented Naive Bayesとベイジアンネットを組み合わせたベイズ推定による幼児の室内行動認識 ○石川詔三（都立産技高専）・本村陽一・西田佳史（産総研）・原 一之（都立産技高専） NC2008-156 |
人間の行動理解研究を進める上で，動画から行動ラベルを自動的に割り当てることが必要となる． 我々はこれまで幼児の行動を天... [more] |
NC2008-156 pp.313-318 |
| NC, MBE (併催) |
2009-03-13 13:50 |
東京 | 玉川大学 | 大規模データと認知構造を導入した消費者行動モデルについて ○石垣 司・本村陽一・陳 希（産総研） NC2008-157 |
センサネットワークなどのICT技術の進歩により生活者の日常生活や消費行動のデータが大規模に収集されるようになった．しかし... [more] | NC2008-157 pp.319-324 |
| NC | 2009-01-20 15:30 |
北海道 | 北海道大学 | 嗜好のモデル化におけるモデル適応について ○麻生英樹・本村陽一（産総研）・小野智弘（KDDI研） NC2008-100 |
ユーザの嗜好にあったサービスを提供するために，嗜好の確率統計的なモデル化が行われている．状況依存な嗜好をモデル化する際に... [more] | NC2008-100 pp.101-106 |
| NC, MBE (併催) |
2008-03-13 15:20 |
東京 | 玉川大学 | 室内における幼児の行動予測のための確率的因果構造モデルの学習と推論 ○河田諭志（東北大）・本村陽一・西田佳史（産総研）・石川詔三（都立産技高専）・田中和之（東北大） NC2007-159 |
室内における幼児の行動を観測して認識することは，幼児の危険回避を考える上で非常に重要な課題である． 本発表では，実際の... [more] |
NC2007-159 pp.279-282 |
| ICD, SIP, IE, IPSJ-SLDM (共催) |
2006-10-26 13:10 |
宮城 | 宮城県・作並温泉・一の坊 | ［招待講演］日常系の科学技術：子どもの事故予防のための日常行動センシングとモデリング ○西田佳史・本村陽一（産総研） |
量子論や宇宙論といった自然科学分野には，大抵の現象をうまく説明し，再現できるような「標準モデル」が存在しているが，日常生... [more] | SIP2006-92 ICD2006-118 IE2006-70 pp.51-56 |
| NC | 2006-10-11 16:05 |
奈良 | 奈良先端大 | 協調フィルタリングと属性ベースフィルタリングの統合について ○麻生英樹（産総研）・小野智弘（KDDI研）・本村陽一（産総研）・黒川茂莉・櫻井彰人（慶大） |
[more] | NC2006-54 pp.55-59 |
| PRMU, MI (共催) |
2006-05-25 15:25 |
愛知 | 愛知県立大 | ［特別講演］Webセンサとユビキタスセンサによる乳幼児行動のセンシングとモデリング ○西田佳史・本村陽一（産総研） |
我々は，日常生活を営む上で，さまざまな行動をとっている．量子論や宇宙論といった自然科学分野には，大抵の現象をうまく説明し... [more] | PRMU2006-18 MI2006-18 pp.101-106 |
| PRMU | 2006-03-16 16:10 |
福岡 | 九大(福岡市東区) | ［特別講演］グラフ構造により事前知識を表す確率モデル ○本村陽一（産総研） |
[more] | PRMU2005-255 pp.149-154 |
| NC | 2006-03-15 13:25 |
東京 | 玉川大学 | 確率伝搬法を用いたベイジアンネットのEMアルゴリズム ○本村陽一（産総研）・阪井尚樹（数理システム） |
[more] | NC2005-120 pp.85-90 |
| NC | 2006-03-15 14:30 |
東京 | 玉川大学 | ベイジアンネットワークモデルの構造学習におけるMDL規準の改善提案 ○黒川茂莉・櫻井彰人（慶大）・小野智弘（KDDI研）・本村陽一・麻生英樹（産総研） |
ベイジアンネットワークモデルの構造学習におけるモデル選択規準として，しばしばMDL規準が用いられている．ところが，MDL... [more] | NC2005-122 pp.97-101 |
| KBSE, JSAI-KBS (共催) |
2006-01-23 14:10 |
神奈川 | 慶應大・日吉・来往舎中会議室 | 子供の事故予防のための事故サーベイランスシステムへの取り組み ～ 確率的知識の抽出と活用 ～ ○本村陽一・西田佳史（産総研）・山中龍宏（緑園こどもクリニック）・北村光司・金子 彩・柴田康徳・溝口 博（東京理科大） |
日本において社会的問題として深刻な子どもの事故を予防するために、過去の事例から抽出した知識を活用できる情報技術の研究を進... [more] | KBSE2005-23 pp.13-18 |
| NC | 2005-10-17 - 2005-10-18 |
京都 | ATR | 因果的確率構造モデリングによる行動理解と日常生活支援 ○本村陽一・西田佳史（産総研） |
[more] | NC2005-46 pp.1-6 |
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